Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till AI i QA automation
- AI:s roll i modern softwaretestning
- Jämförelse mellan traditionella och AI-förstärkta QA-strategier
- Översikt över AI-baserade testverktyg (Testim, mabl, Functionize)
Generering av tester med AI
- Modellbaserad och UI-baserad testgenerering
- Användning av Testim eller liknande plattformar för att automatgenerera flöden
- Utvärdering av testintent, stabilitet och återanvändbarhet
Regressionsanalys och testprioritering
- Selektion och beskärning av tester baserat på påverkan
- Ändringsmedvetna testkörningar för stora repositoryer
- AI-driven prioritering baserad på risk och frekvens
Integration med CI/CD-pipelines
- Koppling av automatiserade tester till Jenkins, GitHub Actions eller GitLab CI
- Automatiserade kvalitetsgränser och testfeedback-loops
- Triggning av tester vid pull requests och deployments
Defektprediktion och anomaliupptäckt
- Analys av testdata för att prediktera sannolika felområden
- Clustering och triage av anomalier med hjälp av ML-teknik
- Feedback till utvecklare med hjälp av AI-genererade insikter
Underhåll och skala av AI-baserade tester
- Hantering av testdrift och UI-ändringar
- Versionshantering och testkonfigurationshantering
- Skalning till QA-miljöer på enterprise-nivå
Fallstudier och praktiska tillämpningar
- Enterpriseimplementation av AI QA-pipelines
- Bästa praxis för teaminförande och rullut
- Lärdomar: framgångar, misslyckanden och justeringar
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Erfarenhet av softwaretestning eller QA-arbetsflöden
- Kännedom till CI/CD-pipelines och DevOps-praktik
- Grundläggande förståelse för automatiserade testverktyg eller ramverk
Målgrupp
- QA-chefer och testautomationstekniker
- DevOps-specialister och SRE:er
- Agila testare och kvalitetschefer
14 Timmar